合理利用线程池能够带来三个好处。第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。但是要做到合理的利用线程池,必须对其原理了如指掌。
线程池的创建
我们可以通过 ThreadPoolExecutor 来创建一个线程池。
new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, milliseconds,runnableTaskQueue, handler);
创建一个线程池需要输入几个参数:
向线程池提交任务
我们可以使用execute提交的任务,但是execute方法没有返回值,所以无法判断任务是否被线程池执行成功。通过以下代码可知execute方法输入的任务是一个Runnable类的实例。
threadsPool.execute(new Runnable() { @Override public void run() { // TODO Auto-generated method stub } });
我们也可以使用submit 方法来提交任务,它会返回一个future,那么我们可以通过这个future来判断任务是否执行成功,通过future的get方法来获取返回值,get方法会阻塞住直到任务完成,而使用get(long timeout, TimeUnit unit)方法则会阻塞一段时间后立即返回,这时有可能任务没有执行完。
Future
线程池的关闭
我们可以通过调用线程池的shutdown或shutdownNow方法来关闭线程池,它们的原理是遍历线程池中的工作线程,然后逐个调用线程的interrupt方法来中断线程,所以无法响应中断的任务可能永远无法终止。但是它们存在一定的区别,shutdownNow首先将线程池的状态设置成STOP,然后尝试停止所有的正在执行或暂停任务的线程,并返回等待执行任务的列表,而shutdown只是将线程池的状态设置成SHUTDOWN状态,然后中断所有没有正在执行任务的线程。
只要调用了这两个关闭方法的其中一个,isShutdown方法就会返回true。当所有的任务都已关闭后,才表示线程池关闭成功,这时调用isTerminaed方法会返回true。至于我们应该调用哪一种方法来关闭线程池,应该由提交到线程池的任务特性决定,通常调用shutdown来关闭线程池,如果任务不一定要执行完,则可以调用shutdownNow。
流程分析:线程池的主要工作流程如下图:
从上图我们可以看出,当提交一个新任务到线程池时,线程池的处理流程如下:
源码分析。上面的流程分析让我们很直观的了解了线程池的工作原理,让我们再通过源代码来看看是如何实现的。线程池执行任务的方法如下:
public void execute(Runnable command) { if (command == null) throw new NullPointerException(); //如果线程数小于基本线程数,则创建线程并执行当前任务 if (poolSize >= corePoolSize || !addIfUnderCorePoolSize(command)) { //如线程数大于等于基本线程数或线程创建失败,则将当前任务放到工作队列中。 if (runState == RUNNING && workQueue.offer(command)) { if (runState != RUNNING || poolSize == 0) ensureQueuedTaskHandled(command); } //如果线程池不处于运行中或任务无法放入队列,并且当前线程数量小于最大允许的线程数量, 则创建一个线程执行任务。 else if (!addIfUnderMaximumPoolSize(command)) //抛出RejectedExecutionException异常 reject(command); // is shutdown or saturated } }
工作线程。线程池创建线程时,会将线程封装成工作线程Worker,Worker在执行完任务后,还会无限循环获取工作队列里的任务来执行。我们可以从Worker的run方法里看到这点:
public void run() { try { Runnable task = firstTask; firstTask = null; while (task != null || (task = getTask()) != null) { runTask(task); task = null; } } finally { workerDone(this); } }
要想合理的配置线程池,就必须首先分析任务特性,可以从以下几个角度来进行分析:
任务性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务配置尽可能小的线程,如配置Ncpu+1个线程的线程池。IO密集型任务则由于线程并不是一直在执行任务,则配置尽可能多的线程,如2*Ncpu。混合型的任务,如果可以拆分,则将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务,只要这两个任务执行的时间相差不是太大,那么分解后执行的吞吐率要高于串行执行的吞吐率,如果这两个任务执行时间相差太大,则没必要进行分解。我们可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。
优先级不同的任务可以使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它可以让优先级高的任务先得到执行,需要注意的是如果一直有优先级高的任务提交到队列里,那么优先级低的任务可能永远不能执行。
执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理,或者也可以使用优先级队列,让执行时间短的任务先执行。
依赖数据库连接池的任务,因为线程提交SQL后需要等待数据库返回结果,如果等待的时间越长CPU空闲时间就越长,那么线程数应该设置越大,这样才能更好的利用CPU。
建议使用有界队列,有界队列能增加系统的稳定性和预警能力,可以根据需要设大一点,比如几千。有一次我们组使用的后台任务线程池的队列和线程池全满了,不断的抛出抛弃任务的异常,通过排查发现是数据库出现了问题,导致执行SQL变得非常缓慢,因为后台任务线程池里的任务全是需要向数据库查询和插入数据的,所以导致线程池里的工作线程全部阻塞住,任务积压在线程池里。如果当时我们设置成无界队列,线程池的队列就会越来越多,有可能会撑满内存,导致整个系统不可用,而不只是后台任务出现问题。当然我们的系统所有的任务是用的单独的服务器部署的,而我们使用不同规模的线程池跑不同类型的任务,但是出现这样问题时也会影响到其他任务。
通过线程池提供的参数进行监控。线程池里有一些属性在监控线程池的时候可以使用
通过扩展线程池进行监控。通过继承线程池并重写线程池的beforeExecute,afterExecute和terminated方法,我们可以在任务执行前,执行后和线程池关闭前干一些事情。如监控任务的平均执行时间,最大执行时间和最小执行时间等。这几个方法在线程池里是空方法。如:
protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) { }